クラウド・レディネス / Oracle Unity Customer Data Platform Cloud
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  1. 2022年4月更新
  1. 改訂履歴
  2. 概要
  3. 機能のサマリー
    1. データ管理
        1. 削除アクティブ化スナップショット
    2. 大規模なインテリジェンス
        1. 解約傾向データ・サイエンス・モデル
        2. 予測アカウント・スコアリングB2Bデータ・サイエンス・モデル

2022年4月更新

改訂履歴

本書は、既存の項の変更と、新規情報の追加に伴って、今後も引き続き更新されます。 これまでの更新内容は次の表のとおりです。

日付 製品 機能 ノート
2022年4月28日     初版作成。

概要

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本書の内容改善のため、ご意見やご提案をお待ちしております。 omcdocumentation_ca@oracle.comにフィードバックを送信してください。

免責事項

この文書に記載された情報には、オラクルの製品開発プランに関する説明文が含まれていることがあります。 オラクルの製品開発プランと、今後の製品リリースの本質および時期に対し、様々な要因が大きく影響を及ぼします。 したがって、この情報はあくまで情報として提供されるものであり、マテリアルやコード、機能を提供することのコミットメント(確約)ではないため、購買決定を行う際の判断材料になさらないでください。 記載されている機能の開発、リリースおよび時期については、オラクルの単独の裁量により決定されます。

この情報は、オラクルおよびその子会社や関連会社との契約を構成するものではありません。 特にこの情報についてオラクルは一切の責任を負いかねます。 詳細は、法律上の注意点および使用条件を参照してください。

機能のサマリー

列の定義:

レポート = 新規または変更済の、オラクル社から提供されたすぐに実行可能なレポートです。

UIまたはプロセスベース: 小規模 = これらのUIまたはプロセスベースの機能は、通常、フィールド、検証またはプログラムの軽微な変更で構成されます。 したがって、ユーザーへの影響は最小限です。

UIまたはプロセスベース: 大規模* = これらのUIまたはプロセスベースの機能の設計は、より複雑になります。 したがって、ユーザーに及ぼす影響は大きくなります。

使用不可の状態で提供される機能 = エンド・ユーザーがこれらの機能を使用するには、処理が必要です。 これらの機能は提供時には使用不可になっているため、機能を使用可能にするかどうかおよび使用可能にする時期を選択してください。 たとえば、a)新しいまたは拡張されたBIサブジェクト領域を最初にレポートに組み込む必要がある、b)新しいWebサービスを使用するには統合が必要である、c)機能にアクセスするには、ユーザー・ロールに機能を割り当てる必要があるなどです。

エンド・ユーザーがすぐに使用可能
(機能が使用可能な状態で提供)

レポートと小規模UIまたはプロセスベースの新機能が更新後にユーザーに与える影響は最小限です。 したがって、顧客受入テストでは、大規模UIまたはプロセスベース*の新機能に焦点を当てる必要があります。

エンド・ユーザーが使用する前に顧客による処理が必要
(すぐ使用できない状態で提供される機能)

これらの機能を使用可能にするためにアクションが必要になるため、ディスラプティブではありません。 利用することを選択する際には、テストと展開のタイミングを設定します。

機能

レポート

UIまたは
プロセスベース:
小規模

UIまたは
プロセスベース:
大規模*

データ管理

削除アクティブ化スナップショット

大規模なインテリジェンス

解約傾向データ・サイエンス・モデル

予測アカウント・スコアリングB2Bデータ・サイエンス・モデル

データ管理

削除アクティブ化スナップショット

Oracle Unityプラットフォームを使用して、データ削除ジョブを作成することで、既存のアクティブ化スナップショットからデータ・レコードを削除できます。

この機能強化により、GDPRやその他のデータ衛生ユース・ケースなど、必須のデータ・プライバシ規制を満たすためにデータを削除するオプションが増えます。

有効化のステップ

この機能を有効化するうえで必要な操作はありません。

主なリソース

ロール情報

この機能は、データ・エンジニアが使用できます。

大規模なインテリジェンス

解約傾向データ・サイエンス・モデル

解約傾向モデルは、顧客における潜在的な解約を効果的に、プロアクティブに識別するのに役立ちます。

モデルには次の利点があります:

  • リテンション・キャンペーンや戦術で解約する可能性のある顧客にターゲティングできます。
  • リスクのある顧客をプロアクティブに識別することで、顧客維持率を向上させます。
  • 価値の高い顧客を積極的にモニターするのに役立ちます。

有効化のステップ

この機能を有効化するうえで必要な操作はありません。

主なリソース

ロール情報

この機能は、インスタンス管理者が使用できます。

予測アカウント・スコアリングB2Bデータ・サイエンス・モデル

予測アカウント・スコアリングB2Bモデルは、コンタクトがコンバージョンする可能性に基づいてスコアリングします。 スコアは、アカウント内の担当者のエンゲージメント・パターンに基づきます。

モデルには次の利点があります:

  • より高いコンバージョン・チャンスで適切なアカウントの育成を支援します。
  • マーケティング活動の有効性を向上させます。
  • マーケティング適格リード数(MQL)およびコンバージョン率を向上させます。

有効化のステップ

この機能を有効化するうえで必要な操作はありません。

主なリソース

ロール情報

この機能は、インスタンス管理者が使用できます。